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論文・著書情報


タイトル
和文:学習分類子システムを用いたプロセス時系列からのデータマイニング 
英文: 
著者
和文: 倉橋節也, 寺野隆雄.  
英文: Setsuya Kurahashi, Takao Terano.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文: 
英文: 
巻, 号, ページ         pp. 1-6
出版年月 2002年5月 
出版者
和文: 
英文: 
会議名称
和文:知識ベースシステム研究会（第56回） 
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開催地
和文:韓國海洋大學校 
英文: 
公式リンク http://www.ai.sanken.osaka-u.ac.jp/sig-kbs/prg/020523.html
 
アブストラクト 本研究は,連続プラントを対象とした大量の時系列データから,プロセス応答モデルを構築する.また現在の操業データからの将来データの予測するプロセス予測モデルと,運転員に対するプラントの操作ガイダンスを行うプロセス制御ルールの発見的探索手法を提案する。そして,実際のバイオプラントの操業データに適用した結果を報告する.モデルの基本的な考え方は,時系列データ間の相互相関係数最大化,ニューラルネット時系列予測,MDL規準と改善率にもとづくアソシエーションルールの分類子学習である。本解析手法を用いて,バイオプラントにおける実プロセスデータを解析し,プロセス応答モデルの予測性能の有効性,およびC4.5による決定木分析との比較からMDL規準と改善率に基づく分類子学習の有効性を実証する.

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